当我们想到现代化制造业时，首先想到的是自动化，特别是机器人和集成生产线的形式。但对于肯尼斯·陈来说，他是西雅图初创公司Koidra Inc.是的，自动化是关键，但在优化输出时，重点应该放在工业控制器上。
Tran曾在微软担任过几年机器学习算法的首席研究工程师，根据他的说法，有一个基本的问题会损害运营效率。它源于机器控制器——几十年来一直以相同的方式运行的PLC——它遵循由自动化工程师在项目开发期间实现的静态硬编码指令。执行程序的PLC梯形逻辑很难更新。
然而，与此同时，根据操作机器的人、收集的数据以及环境条件的不同，机器的运行方式也有所不同。这种缺乏一致性是很难克服的。
当Tran在他的家族在越南的生物质生产设施工作时，他就明白了这一点，该设施是用传统的PLC、HMI和SCADA技术建造的。例如，烘干机运行效率不高，当他问操作人员为什么时，他们给出了不同的答案。他自己也搞不清楚，因为plc没有从不同来源接收数据的设备，因此无法以一种可理解的格式展示正在发生的事情的大图视图。
因此，Tran的任务是在不陷入复杂而昂贵的编程的情况下改进流程。相反，他将PLC源数据拉到运行人工智能物联网软件的边缘计算机上，添加了传感器数据和操作参数。在没有进入阶梯逻辑的情况下，他们能够应用低代码语言来改进控制逻辑和优化操作的算法。
随后，这变成了商业Koidra物联网套件，该套件在芝加哥国际包装博览会10月。工业物联网平台可以与传感器、现有控制系统、数据库或遗留系统集成，用于数据管理。然后，这些信息被输入Koidra的用户友好的web界面Opera中，操作员可以使用类似excel的低代码选项来定义控制策略并改变操作条件，而不是使用梯形逻辑。
Koidra决策智能平台解决了陈旧的工业自动化在阶梯逻辑程序中静态存在的问题，以及机器控制系统之间缺乏互操作性的数据孤岛。它还为非熟练工人创建了可伸缩性和易于操作的接口。
Tran说:“我们利用现代软件工程实践先进的自动化技术，将其转移到云端，并使其对操作员友好。”
自动化逻辑作为PLC之上的一层存在以增强它，但在某些情况下，如生物质设施的新型烘干机，Koidra技术被用作机器微控制的软PLC。
它还可以自动设置点逻辑，这在荷兰瓦赫宁根大学和研究机构组织的自主温室挑战中得到了证明，Tran亲自参加过多次，并获得了冠军。
今年夏天，Koidra第二次赢得了国际比赛，他应用了强化学习，这是机器学习的一个子领域，它使用实时决策来优化基于条件的控制过程。
这些努力在亚博科技领域并没有被忽视，因为Koidra最近获得了美国农业部377万美元的研究拨款，它将与俄亥俄州立大学、罗格斯大学、康奈尔大学和亚利桑那大学分享这笔资金。新的拨款将允许Koidra与大学合作，继续开发和验证数据驱动的决策，以帮助种植农产品。
现在，有了新的方法来发展和扩大业务。“我们一直在对工厂进行改造，自动化需要跟上现代化，”Tran说。
